В данном исследовании был синтезирован и прохарактеризован комплекс MXene/Ru. Материалами, использованными в синтезе, являются RuCl3-3H2O, Диметилсульфоксид (DMSO), 5,5′-Дитиобис (2-нитробензойная кислота) (DTNB), Глутатион (восстановленный) (GSH), 2,7-Дихлордигидрофлуоресцеин-диацетат (DCFH-DA) и 4-Диметиламинопиридин (DMAP), поставляемые компанией Aladdin. Дополнительные материалы, такие как 2,2′-бпирин (bpy), 1,3-дифенилбензофуран (DPBF), Раствор глютарового альдегида, N-(3-диметиламинопропил)-N-этилкарбодиимид-гидрохлорид (EDCI), N,N-Диметилформамид (DMF), Хлорид лития (LiCl), Фторид лития (LiF) и 2,2-бипиридин-4,4-дикарбоновая кислота, поставлялись различными другими компаниями.
Инструменты анализа исследований:
Микроскопия электронов с полевой эмиссией (FE-SEM, HT7700, Hitachi, Tokyo, Japan):
- Ускоряющее напряжение: 15 кВ
- Увеличение: 20,000×
- Описание: Используется для измерения микроморфологии образцов и содержания элементов загрузки.
Сканирующая электронная микроскопия (SEM, Phenom World ProX, Eindhoven, The Netherlands):
- Ускоряющее напряжение: 15 кВ
- Увеличение: 20,000×
- Описание: Применяется для наблюдения макроскопической морфологии многослойных материалов MXene.
Трансмиссионная электронная микроскопия (TEM, HT7700, Tokyo, Japan):
- Ускоряющее напряжение: 120 кВ
- Увеличение: 8000×
- Описание: Используется для изучения микроструктур образцов и бактерий.
Рентгеновский дифрактометр (XRD, MiniFlex 600, Rigaku, Tokyo, Japan):
- Тип трубки: Cu-Kα с Ni фильтром (λ = 0.1542 нм)
- Режим работы: 40 кВ, 30 мА, скорость сканирования 5°/мин
- Угол сканирования: 5° – 80°
- Описание: Используется для измерения кристалличности образцов.
Атомно-силовая микроскопия (AFM, Bruker Dimension FastScan, Karlsruhe, Germany):
- Описание: Используется для оценки состояния разделения и толщины MXene.
Оборудование для спектрального анализа:
Фурье-преобразование инфракрасного (FTIR) спектроскопия:
- Разрешение: 4 см^-1
- Диапазон: 400 – 4000 см^-1
- Сканирования: 16
- Оборудование: Thermo Fisher Nicolet 6700, Waltham, MA, USA
Фотолюминесценция (PL) спектры:
- Оборудование: HORIBA спектрометр (Fluorolog-3, Edison, NJ, USA)
Ультравысокоэффективная жидкостная хроматография (UPLC) ESI масс-спектрометрия:
- Система: Shimadzu LCMS-2020 (Shimadzu, Kyoto, Japan)
Уровень и потенциал наночастиц анализатор (BI-200SM Brookhaven, Brookhaven, Holtsville, NY, USA):
- Описание: Используется для измерения потенциала образцов.
Ультрафиолетово-видимая (UV-Vis) абсорбционная спектроскопия:
- Оборудование: UV-Vis спектрофотометр (Lambda 950, PerkinElmer, Waltham, MA, USA)
Рентгенофотонная спектроскопия (XPS, Escalab 250Xi, Thermo Fisher, Waltham, MA, USA):
- Описание: Используется для тестирования химического состава элементов.
Инструменты для испытаний фототермальных и фотодинамических свойств:
Инфракрасный тепловизор (MAGNITY MAG12, Shanghai, China):
- Описание: Применяется для записи изменения температуры образцов со временем во время измерений.
Фототермальные испытания:
- Источник света: Ксеноновая лампа
- Описание: Проводятся под имитированным солнечным светом.
Фотодинамические свойства:
- Источник света: Полупроводниковый лазер 532 нм
- Описание: Измерения проводятся под имитацией солнечного света.
С помощью вышеуказанных методов анализа можно провести комплексное исследование свойств образцов и бактерий, а также определить их структурные, химические и физические характеристики.
Эта статья предоставляет ценные исследования по подготовке Ti3C2Tx MXene и ее оценке антибактериального механизма. Использование TEM для наблюдения за морфологией бактерий, обнаружение ROS и Эллманский анализ потребления GSH детализированы для обеспечения полного понимания исследования.
Авторы заявляют, что конфликта интересов нет.
The authors declare that the research was conducted in the absence of any commercial or financial relationships that could be construed as a potential conflict of interest.
Figures
The activation of NLRP3 inflammasome and its mediated regulatory mechanisms in the pathogenesis of GA.
The significant associations between gout arthritis (susceptibility and potential risk) and NLRP3 polymorphisms.
Therapeutic strategies of ncRNAs targeting NLRP3 in the treatment of GA.
Similar articles
This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 82104298).
LinkOut – more resources
The overarching goal of this Dr Jiang’s group is to develop computational tools and approaches to advance microbiome-based diagnostic, therapeutic and preventive practices in biomedical and clinical health sciences. Currently her key research areas are:
In response to the COVID-19 pandemic, Dr Jiang’s group investigates genome evolution in coronaviruses, particularly, the factors and mechanisms that contribute to and underlie coronavirus genome recombination. Dr Jiang’s group is involved in a collaborative project to build metagenomic analysis infrastructure for wastewater-derived SARS-CoV-2 sequences to determine the active circulating variants within a community.
Large-scale Data Integration
CARE is a software developed to identify genome-scale biomarkers of targeted therapy response using compound screen data (Jiang et al., Cell Systems 2018). For each drug, its CARE score vector can serve as a pattern of good responder. Patients will be predicted as responders or non-responders depending on the Pearson correlation between the gene expression profile of cancer samples and CARE score vector. For each gene, the CARE score indicates the association between its molecular alteration and drug efficacy. A positive score indicates a higher expression value (or presence of mutation) to be associated with drug response, while a negative score indicates drug resistance. You can search the results on CCLE, CTRP and CTRP datasets here. Please use the auto-completed name when available.
Spatial Genomics
SpaCET is an R package for analyzing cancer spatial transcriptomics (ST) datasets to estimate cell lineage and intercellular interactions in tumor microenvironment (Ru et al., Nature Communications 2023). Briefly, SpaCET first estimates cancer cell abundance by integrating a gene pattern dictionary of common malignancies. SpaCET then uses a constrained regression model to calibrate local tissue densities and determine stromal and immune cell lineage fraction. Further, SpaCET can reveal putative cell-cell interactions in tumor microenvironment. Additionally, although SpaCET does not require any input cell reference profile to process tumor ST data, SpaCET can still accept a matched scRNA-seq dataset as customized references to carry out cell type deconvolution.
Investigator
Office of the Director
Biological Network Analysis
NEST is designed to predict the gene essentiality based on protein interaction network and gene expression or epigenetic profiles (Jiang et al., Genome Bio 2015). NEST can also be used to enhance the quality of CRISPR or shRNA screen results.
RABIT is a very efficient feature selection algorithm (Jiang et al., PNAS 2015). We applied RABIT to find gene expression regulators in shaping tumor-specific gene expression patterns. The gene expression regulator could be a transcription factor or an RNA binding protein. Besides our application here, you can use RABIT as a general algorithm for feature selection.
SPICi is a fast local network clustering algorithm (Jiang et al., Bioinformatics 2010). SPICi runs in time O(Vlog V +E) and space O(E), where V and E are the numbers of vertices and edges in the network. It also has a state-of-the-art performance with respect to the quality of the clusters it uncovers.